smollm은(는) 무엇인가요?

Hugging Face의 소형 오픈 언어 모델(SmolLM)과 비전-언어 모델(SmolVLM) 제품군으로, 온디바이스 실행을 위해 설계되었습니다. Smol Models는 Hugging Face의 경량 AI 모델 제품군으로, 텍스트와 비전을 다룹니다. 성능을 탄탄하게 유지하면서도 온디바이스에서 실행할 수 있을 만큼 작은 완전 공개 모델을 만드는 것이 목표입니다.

smollm은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

smollm은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

smollm은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. smollm의 마지막 커밋은 2026년 10월 6일입니다.

smollm은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

클라우드 API 없이 소형 챗 모델이나 추론 모델을 로컬에서 실행하기. 온디바이스에서 사진에 관한 질문에 답하는 이미지 인식 어시스턴트 만들기. 유럽 언어를 지원하는 소형 다국어 모델 실험하기. 완전히 공개된 데이터와 설정으로 소형 모델을 학습하는 방식 살펴보기.

smollm는 어떻게 설치하나요?

Hugging Face transformers 라이브러리를 설치합니다 README의 Python 예제를 사용해 SmolLM3을 로드하고 응답을 생성합니다

smollm은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/huggingface/smollm

huggingface/smollm

Hugging Face의 소형 오픈 언어 모델(SmolLM)과 비전-언어 모델(SmolVLM) 제품군으로, 온디바이스 실행을 위해 설계되었습니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 3,931
포크: 326
열린 이슈: 61
마지막 커밋: 16일 전

어떤 프로젝트인가요?

Smol Models는 Hugging Face의 경량 AI 모델 제품군으로, 텍스트와 비전을 다룹니다. 성능을 탄탄하게 유지하면서도 온디바이스에서 실행할 수 있을 만큼 작은 완전 공개 모델을 만드는 것이 목표입니다.

언어 모델 SmolLM3는 파라미터 3B 규모이며 11T 토큰으로 학습되었습니다. think와 no-think 추론 모드를 전환할 수 있는 듀얼 모드 instruct 변형을 제공하고, 6개 언어(영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어)를 지원하며, 최대 128k 토큰의 컨텍스트를 처리합니다. 공개 학습 데이터 구성과 학습 설정도 가중치와 함께 공개됩니다.

SmolVLM은 이미지와 텍스트 입력을 처리하는 소형 멀티모달 모델입니다. 시각적 QA, 이미지 설명, 시각적 스토리텔링, 여러 이미지가 포함된 대화를 처리합니다. 저장소에는 로컬 추론 도구와 공용 유틸리티도 포함되어 있으며, 모델은 Hugging Face transformers 라이브러리를 통해 불러올 수 있습니다.

핵심 기능

01SmolLM3는 think/no-think 추론 모드를 갖춘 파라미터 3B 규모의 언어 모델입니다.
02영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어 등 6개 언어를 지원합니다.
03최대 128k 토큰의 컨텍스트를 처리합니다.
04SmolVLM은 시각적 QA와 이미지 설명을 위해 이미지와 텍스트를 처리합니다.
05공개 학습 데이터 구성과 학습 설정을 가중치와 함께 공개합니다.
06온디바이스에서 모델을 실행할 수 있는 로컬 추론 도구가 포함되어 있습니다.

활용 사례

클라우드 API 없이 소형 챗 모델이나 추론 모델을 로컬에서 실행하기.
온디바이스에서 사진에 관한 질문에 답하는 이미지 인식 어시스턴트 만들기.
유럽 언어를 지원하는 소형 다국어 모델 실험하기.
완전히 공개된 데이터와 설정으로 소형 모델을 학습하는 방식 살펴보기.

빠른 시작

1
Hugging Face transformers 라이브러리를 설치합니다
2
README의 Python 예제를 사용해 SmolLM3을 로드하고 응답을 생성합니다

사용 전 알아둘 점

README에 pip install 명령이 없으므로 설정하려면 링크된 문서를 따라야 합니다.
SmolLM3 예제 코드를 실행하려면 GPU가 필요하며, 대안으로 CPU를 사용할 수 있습니다.

토픽

#llm #vision-language-model #on-device #small-language-model #multimodal #transformers #open-weights

자주 묻는 질문

smollm은(는) 무엇인가요?: Hugging Face의 소형 오픈 언어 모델(SmolLM)과 비전-언어 모델(SmolVLM) 제품군으로, 온디바이스 실행을 위해 설계되었습니다. Smol Models는 Hugging Face의 경량 AI 모델 제품군으로, 텍스트와 비전을 다룹니다. 성능을 탄탄하게 유지하면서도 온디바이스에서 실행할 수 있을 만큼 작은 완전 공개 모델을 만드는 것이 목표입니다.
smollm은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: smollm은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
smollm은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. smollm의 마지막 커밋은 2026년 10월 6일입니다.
smollm은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 클라우드 API 없이 소형 챗 모델이나 추론 모델을 로컬에서 실행하기. 온디바이스에서 사진에 관한 질문에 답하는 이미지 인식 어시스턴트 만들기. 유럽 언어를 지원하는 소형 다국어 모델 실험하기. 완전히 공개된 데이터와 설정으로 소형 모델을 학습하는 방식 살펴보기.
smollm는 어떻게 설치하나요?: Hugging Face transformers 라이브러리를 설치합니다 README의 Python 예제를 사용해 SmolLM3을 로드하고 응답을 생성합니다
smollm은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/huggingface/smollm

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.